論文の概要: ALiSNet: Accurate and Lightweight Human Segmentation Network for Fashion E-Commerce

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07533v1
• Date: Sat, 15 Apr 2023 11:06:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 18:33:51.373411
• Title: ALiSNet: Accurate and Lightweight Human Segmentation Network for Fashion E-Commerce
• Title（参考訳）: ALiSNet:ファッションEコマースのための正確で軽量なヒューマンセグメンテーションネットワーク
• Authors: Amrollah Seifoddini, Koen Vernooij, Timon K\"unzle, Alessandro Canopoli, Malte Alf, Anna Volokitin, Reza Shirvany
• Abstract要約: スマートフォンは、ユーザーが自分の身体の画像をキャプチャする便利な手段を提供する。 我々は、PointRendでSemantic FPNを単純化することで、新しいセグメンテーションモデルを作成する。 我々は、このモデルを、私たちのアプリケーションに関連するポーズの制限されたセットで、高品質な人間のデータセットに微調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.876602177247534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurately estimating human body shape from photos can enable innovative applications in fashion, from mass customization, to size and fit recommendations and virtual try-on. Body silhouettes calculated from user pictures are effective representations of the body shape for downstream tasks. Smartphones provide a convenient way for users to capture images of their body, and on-device image processing allows predicting body segmentation while protecting users privacy. Existing off-the-shelf methods for human segmentation are closed source and cannot be specialized for our application of body shape and measurement estimation. Therefore, we create a new segmentation model by simplifying Semantic FPN with PointRend, an existing accurate model. We finetune this model on a high-quality dataset of humans in a restricted set of poses relevant for our application. We obtain our final model, ALiSNet, with a size of 4MB and 97.6$\pm$1.0$\%$ mIoU, compared to Apple Person Segmentation, which has an accuracy of 94.4$\pm$5.7$\%$ mIoU on our dataset.
• Abstract（参考訳）: 写真から正確な人体形状を推定することで、大量カスタマイズからサイズや適合度、仮想トライオンまで、革新的な応用が可能になる。 ユーザ画像から算出したボディシルエットは、下流作業における身体形状の効果的な表現である。 スマートフォンは、ユーザーが体の画像を撮影するのに便利な方法を提供し、オンデバイス画像処理は、ユーザーのプライバシーを保護しながら、身体のセグメンテーションを予測することができる。 既存の人体セグメンテーションのオフ・ザ・シェルフ法はクローズド・ソースであり,身体形状および計測推定の応用には特化できない。 そこで我々は,既存の精度モデルであるPointRendでSemantic FPNを単純化することにより,新たなセグメンテーションモデルを作成する。 このモデルを、アプリケーションに関連するポーズの制限されたセットで、高品質な人間のデータセットに微調整します。 最終的なモデルであるalisnetは、4mbと97.6$\pm$1.0$$$$$miouで、データセット上で94.4$\pm$5.7$$$$$$miouのappleパーソンセグメンテーションと比較します。

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